Lesson 15: 지리정보 시각화

import numpy as np
import pandas as pd
#---#
import plotly.express as px
import json 
import requests 

데이터 불러오기

global_dict = json.loads(requests.get('https://raw.githubusercontent.com/southkorea/southkorea-maps/master/kostat/2018/json/skorea-provinces-2018-geo.json').text)
local_dict = json.loads(requests.get('https://raw.githubusercontent.com/southkorea/southkorea-maps/master/kostat/2018/json/skorea-municipalities-2018-geo.json').text)
#--#
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/guebin/PP2024WIN/main/posts/Day3/choro.csv')
df

	년도	시도	지역	건물동수	연면적	에너지사용량(TOE)/전기	에너지사용량(TOE)/도시가스	에너지사용량(TOE)/지역난방	code_local	code
0	2018	서울특별시	종로구	17929	9141777	64818	82015	111	11010	11
1	2019	서울특별시	종로구	17851	9204140	63492	76653	799	11010	11
2	2020	서울특별시	종로구	17638	9148895	60123	71263	912	11010	11
3	2021	서울특별시	종로구	22845	18551145	125179	117061	0	11010	11
4	2018	서울특별시	중구	10598	10056233	81672	75260	563	11020	11
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
995	2021	제주특별자치도	제주시	67053	20275738	103217	25689	0	39010	39
996	2018	제주특별자치도	서귀포시	34154	6914685	34470	1597	0	39020	39
997	2019	제주특별자치도	서귀포시	34729	7233931	34641	1306	0	39020	39
998	2020	제주특별자치도	서귀포시	34880	7330040	35510	1639	0	39020	39
999	2021	제주특별자치도	서귀포시	35230	7512206	37884	2641	0	39020	39

1000 rows × 10 columns

시각화1

fig = px.choropleth_mapbox(
    geojson = global_dict,
    featureidkey = 'properties.code',
    data_frame = df.query('년도 == 2018'),
    locations = 'code',
    color = '에너지사용량(TOE)/전기',
    hover_data = ['시도','지역'],
    #---#
    mapbox_style="carto-positron",
    center={"lat": 36, "lon": 127.5}, 
    zoom=6,
    height=800,
    width=800    
)
fig.show(config={'scrollZoom':False})

시각화2

fig = px.choropleth_mapbox(
    geojson = local_dict,
    featureidkey = 'properties.code',
    data_frame = df.query('년도 == 2018'),
    locations = 'code_local',
    color = '에너지사용량(TOE)/전기',
    hover_data = ['시도','지역'],
    #---#
    mapbox_style="carto-positron",
    center={"lat": 36, "lon": 127.5}, 
    zoom=6,
    height=800,
    width=800    
)
fig.show(config={'scrollZoom':False})